Inspeção e Classificação de Defeitos de Componentes nas Pcis Aplicando Técnicas de Deep Learning

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Fernando A. R. Finardi
http://orcid.org/0000-0002-5118-8678
Carlos E. Fernandes
http://orcid.org/0000-0001-6894-011X
Fernando L. Amadeu
http://orcid.org/0000-0001-9067-8162
Maria G. Valus
http://orcid.org/0000-0002-3054-6376
Bruno J. T. Fernandes
http://orcid.org/0000-0002-6001-3925

Resumo

A Placa de Circuito Impresso (PCI) é praticamente usada em todos os produtos eletrônicos que usamos no cotidiano, quer seja para fins comerciais ou em outras aplicações tecnológicas. Devido a relevância da aplicação, as PCIs, após o processo de montagem de componentes, necessitam de um sistema de inspeção e localização de defeitos na montagem para garantir a qualidade das suas aplicações. A montagem de um componente da placa de forma errônea pode causar falhas significativas na etapa final do produto. Para classificar os defeitos dos componentes gerados artificialmente das PCIs de referência foi aplicado o algoritmo baseado nas redes neurais convolucionais (CNNs). E os resultados indicaram que o algoritmo aplicado pode ser utilizado na inspeção e classificação de defeitos em PCIs para um sistema de baixo custo.

Downloads

Não há dados estatísticos.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Como Citar
Finardi, F., Fernandes, C., Amadeu, F., Valus, M., & Fernandes, B. (2022). Inspeção e Classificação de Defeitos de Componentes nas Pcis Aplicando Técnicas de Deep Learning. Revista De Engenharia E Pesquisa Aplicada, 7(2), 75-85. https://doi.org/10.25286/repa.v7i2.2220
Seção
Edição Especial Inteligência Artificial